一种母猪繁殖潜能评估方法、电子设备、存储介质及程序产品

本发明涉及母猪繁殖潜能评估，具体而言，涉及一种母猪繁殖潜能评估方法、电子设备、存储介质及程序产品。

背景技术：

1、在母猪繁殖性能评估领域，后备母猪的早期选种选育直接影响养殖生产效益。现有技术中，对母猪繁殖潜能的评估主要依赖饲养人员的经验判断，通过观察母猪的外观体型、体况评分、系谱记录等方式进行综合评定，部分养殖场也会结合简单的生产记录进行辅助判断。该类方法虽然操作简便、无需额外检测成本，但评估结果受评估人员主观经验影响较大，不同评估人员之间的判断标准难以统一，评估结果的客观性和一致性不足；同时，仅凭外观和经验难以深入反映母猪卵巢储备的内在生理状态，评估精度有限，难以满足精细化选种选育的需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种母猪繁殖潜能评估方法、电子设备、存储介质及程序产品，能够改善现有技术对繁殖潜能的预测精度有限的问题。

2、为实现上述技术目的，本申请采用的技术方案如下：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种母猪繁殖潜能评估方法，所述方法包括：

4、获取待评估母猪的原始amh值、卵巢b超图像、生理数据、饲养环境数据、环境数据以及健康状态数据；

5、根据所述原始amh值和生理数据，获得原始amh特征序列，所述原始amh特征序列包括所述原始amh值以及若干个原始amh特征值，所述原始amh特征值由所述原始amh值和生理数据计算得到；

6、基于预设的图像处理工具，提取所述卵巢b超图像中卵巢实质面积、卵泡数量和卵泡平均直径；

7、根据所述原始amh值、卵巢实质面积、卵泡数量和卵泡平均直径，校正所述原始amh特征序列，得到校正amh特征序列，所述校正amh特征序列包括校正amh值以及校正amh特征值；

8、根据所述校正amh值以及指定的校正amh特征值，对所述卵巢b超图像进行图像增强，得到增强后图像；

9、基于所述校正amh特征序列和增强后图像，根据预训练的深度学习模型，获得所述待评估母猪的初始预测产仔数以及每个预设繁殖潜能等级的初始概率；

10、基于所述饲养环境数据、环境数据以及健康状态数据，修正所述初始预测产仔数，得到最终预测产仔数；

11、根据所述最终预测产仔数校正所述初始概率，得到每个所述预设繁殖潜能等级的第一中间概率；

12、根据所述第一中间概率、预建立的所述预设繁殖潜能等级的先验概率、卵巢实质面积、卵泡数量和卵泡平均直径，确定所述预设繁殖潜能等级的最终概率。

13、第二方面,本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行第一方面所述的方法。

14、第三方面,本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面所述的方法。

15、第四方面,本申请实施例还提供一种程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。

16、采用上述技术方案的发明，具有如下优点：

17、在本申请提供的技术方案中，基于卵巢b超图像提取卵巢实质面积、卵泡数量和卵泡平均直径，将卵巢形态信息引入繁殖潜能评估体系。一方面，根据原始amh值、卵巢实质面积、卵泡数量和卵泡平均直径校正原始amh特征序列，利用形态参数与amh水平的生理关联，识别并校正amh检测偏差，得到校正amh特征序列；另一方面，根据校正amh值及指定校正amh特征值对卵巢b超图像进行图像增强，得到增强后图像，针对性提升影像有效信息的辨识度。将校正amh特征序列和增强后图像输入预训练的深度学习模型，获得初始预测产仔数及各繁殖潜能等级的初始概率，实现数值模态与影像模态的特征级融合。继而基于饲养环境数据、环境数据及健康状态数据修正初始预测产仔数，得到最终预测产仔数，并据此校正初始概率得到第一中间概率，剥离外部因素对预测结果的干扰。最后根据第一中间概率、先验概率、卵巢实质面积、卵泡数量和卵泡平均直径确定最终概率，完成多源信息的决策级融合。通过上述技术手段，实现amh数值信息与卵巢形态影像信息的相互校验与互补，解决了现有技术评估精度有限，难以满足精细化选种选育的需求的问题。

1.一种母猪繁殖潜能评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若干个原始amh特征值包括本征amh值，所述本征amh值表征所述原始amh值剥离所述日龄和品种影响后的amh值；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始amh值、卵巢实质面积、卵泡数量和卵泡平均直径，校正所述原始amh特征序列，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述校正amh值以及指定的校正amh特征值，对所述卵巢b超图像进行图像增强，得到增强后图像，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述饲养环境数据、环境数据以及健康状态数据，修正所述初始预测产仔数，得到最终预测产仔数，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最终预测产仔数校正所述初始概率，得到每个所述预设繁殖潜能等级的第一中间概率，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一中间概率、预建立的所述预设繁殖潜能等级的先验概率、卵巢实质面积、卵泡数量和卵泡平均直径，确定所述预设繁殖潜能等级的最终概率，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。